package com.atguigu.gmall.realtime.app.dim;

import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
import com.atguigu.gmall.realtime.app.func.DimSinkFunction;
import com.atguigu.gmall.realtime.app.func.TableProcessFunction;
import com.atguigu.gmall.realtime.beans.TableProcess;
import com.atguigu.gmall.realtime.utils.MyKafkaUtil;
import com.ververica.cdc.connectors.mysql.source.MySqlSource;
import com.ververica.cdc.connectors.mysql.table.StartupOptions;
import com.ververica.cdc.debezium.JsonDebeziumDeserializationSchema;
import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;
import org.apache.flink.api.common.state.MapStateDescriptor;
import org.apache.flink.connector.kafka.source.KafkaSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.BroadcastConnectedStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.BroadcastStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.ProcessFunction;
import org.apache.flink.util.Collector;

import java.util.Properties;

/**
 * @author Felix
 * @date 2023/2/20
 * 维度处理应用
 * 需要启动的进程
 *      zk、kafka、maxwell、hdfs、hbase、DimApp
 * 开发流程
 *      -基本环境准备
 *      -检查点相关的设置
 *      -从kafka主题中读取数据
 *          声明消费的主题以及消费者组
 *          创建KafkaSource对象==>MyKafkaUtil.getKafkaSource()
 *          消费数据 封装为流
 *      -对读取的数据进行简单的ETL以及类型转换   jsonStr->jsonObj
 *      ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
 *      -使用FlinkCDC读取配置表数据--配置流
 *      -对配置流进行广播并声明广播状态描述器(底层会创建广播状态)--广播流
 *      -将主流和广播流进行关联--connect
 *      ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
 *      -对关联之后的数据进行处理--process
 *          class TableProcessFunction extends BroadcastProcessFunction{
 *              open：提前加载维度表的数据到configMap中
 *              processElement:处理主流数据
 *                  根据当前处理的数据表名到广播状态中以及configMap中获取对应的配置信息
 *                  如果配置信息不为空，说明在配置表中有对应的配置，属于维度数据
 *                      过滤掉不需要传递的属性
 *                      补充sink_table(输出目的地)
 *                      将维度数据发送到下游
 *              processBroadcastElement:处理广播流数据
 *                  op="d":将配置信息从广播状态以及configMap中删除掉
 *                  op!="d":
 *                      提前将维度表创建处理 拼接建表语句->使用JDBC执行建表语句
 *                      将配置信息更新到广播状态以及configMap中
 *          }
 *      ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
 *      -将维度数据写到phoenix表中
 *          class DimSinkFunction implements SinkFunction{
 *              invoke:拼接upsert语句，使用jdbc执行upsert
 *          }
 * 程序执行流程  以修改业务数据库品牌表中的一条数据为例进行说明
 *      -启动zk、kafka、maxwell、hdfs、hbase、DimApp进程
 *      -当DimApp应用启动的时候，会执行TableProcessFunction中的open方法，将配置表中的配置信息加载到configMap中
 *      -当DimApp应用启动的时候，会执行TableProcessFunction中的processBroadcastElement方法，将配置信息加载到广播状态中
 *      -修改品牌表中的某条数据
 *      -binlog会记录业务数据库表的变化
 *      -maxwell从binlog中读取变化数据，并将其封装为json格式字符串，发送到kafka的topic_db主题中
 *      -DimApp从topic_db中读取到数据，交给TableProcessFunction中的processElement方法进行处理
 *          先根据表名从广播状态中拿数据---如果拿到了，说明是维度
 *          如果没有从广播状态中拿到数据，有可能是主流数据先到了，但是配置表中的配置信息还没有被加载到广播状态中
 *          如果是这种情况，再根据表名从configMap中拿数据---如果拿到了，说明是维度
 *      -如果是维度数据，将维度数据写到下游
 *      -将流中的数据写到phoenix表中
 */
public class DimApp {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //TODO 1.基本环境准备
        //1.1 指定流处理环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        //1.2 设置并行度
        env.setParallelism(4);
        /*//TODO 2.检查点相关设置
        //2.1 开启检查点
        env.enableCheckpointing(5000L, CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE);
        //2.2 设置检查点超时时间
        env.getCheckpointConfig().setCheckpointTimeout(60000L);
        //2.3 设置job取消之后检查点是否保留
        env.getCheckpointConfig().setExternalizedCheckpointCleanup(CheckpointConfig.ExternalizedCheckpointCleanup.RETAIN_ON_CANCELLATION);
        //2.4 设置两个检查点之间最小时间间隔
        env.getCheckpointConfig().setMinPauseBetweenCheckpoints(2000L);
        //2.5 设置重启策略
        // env.setRestartStrategy(RestartStrategies.fixedDelayRestart(3,3000L));
        env.setRestartStrategy(RestartStrategies.failureRateRestart(3, Time.days(30),Time.seconds(3)));
        //2.6 设置状态后端
        env.setStateBackend(new HashMapStateBackend());
        // env.getCheckpointConfig().setCheckpointStorage(new JobManagerCheckpointStorage());
        env.getCheckpointConfig().setCheckpointStorage("hdfs://hadoop202:8020/gmall/ck");
        //2.7 设置操作hadoop的用户
        System.setProperty("HADOOP_USER_NAME","atguigu");*/

        //TODO 3.从kafka主题中读取数据
        //3.1 声明消费的主题以及消费者组
        String topic = "topic_db";
        String groupId = "dim_app_group";
        //3.2 创建消费者对象
        KafkaSource<String> kafkaSource = MyKafkaUtil.getKafkaSource(topic, groupId);
        //3.3 消费数据 封装为流
        DataStreamSource<String> kafkaStrDS = env.fromSource(kafkaSource, WatermarkStrategy.noWatermarks(), "kafka_source");

        //TODO 4.对读取的数据进行简单的ETL并转换类型    jsonStr->jsonObj
        SingleOutputStreamOperator<JSONObject> jsonObjDS = kafkaStrDS.process(
            new ProcessFunction<String, JSONObject>() {
                @Override
                public void processElement(String jsonStr, Context ctx, Collector<JSONObject> out) throws Exception {
                    try {
                        JSONObject jsonObj = JSON.parseObject(jsonStr);
                        String type = jsonObj.getString("type");
                        if (!"bootstrap-start".equals(type) && !"bootstrap-complete".equals(type)) {
                            out.collect(jsonObj);
                        }
                    } catch (Exception e) {
                        e.printStackTrace();
                    }

                }
            }
        );
        // jsonObjDS.print(">>>>");

        //TODO 5.使用FlinkCDC从配置表中读取配置信息--配置流
        Properties props = new Properties();
        props.setProperty("useSSL","false");
        MySqlSource<String> mySqlSource = MySqlSource.<String>builder()
            .hostname("hadoop202")
            .port(3306)
            .databaseList("gmall0905_config") // set captured database
            .tableList("gmall0905_config.table_process") // set captured table
            .jdbcProperties(props)
            .username("root")
            .password("123456")
            .startupOptions(StartupOptions.initial())
            .deserializer(new JsonDebeziumDeserializationSchema()) // converts SourceRecord to JSON String
            .build();

        DataStreamSource<String> mySQLDS
            = env.fromSource(mySqlSource, WatermarkStrategy.noWatermarks(), "MySQL Source");
        // mySQLDS.print(">>");

        //TODO 6.将读取的配置信息进行广播--广播流
        MapStateDescriptor<String, TableProcess> mapStateDescriptor
            = new MapStateDescriptor<String, TableProcess>("mapStateDescriptor",String.class,TableProcess.class);
        BroadcastStream<String> broadcastDS = mySQLDS.broadcast(mapStateDescriptor);

        //TODO 7.将主流和广播流进行关联--connect
        BroadcastConnectedStream<JSONObject, String> connectDS = jsonObjDS.connect(broadcastDS);

        //TODO 8.对关联的流进行处理  处理后得到维度数据
        SingleOutputStreamOperator<JSONObject> dimDS = connectDS.process(
            new TableProcessFunction(mapStateDescriptor)
        );
        //TODO 9.将维度数据写到phoenix表中
        //{"tm_name":"三星6","sink_table":"dim_base_trademark","id":1}
        //upsert into 库名.表名 (a,b,c) values(aa,bb,cc);
        dimDS.print(">>>>");
        dimDS.addSink(new DimSinkFunction());
        env.execute();
    }
}